從點云生成?3D?網(wǎng)格的最快方法

已經(jīng)用?Python?編寫了幾個實現(xiàn)來從點云中獲取網(wǎng)格。它們中的大多數(shù)的問題在于它們意味著設(shè)置許多難以調(diào)整的參數(shù)，尤其是在不是?3D?數(shù)據(jù)處理專家的情況下。在這個簡短的指南中，我想展示從點云生成網(wǎng)格的最快和最簡單的過程。

1、介紹

點云是具有?3?軸坐標(biāo)(x, y, z)的點的集合。這種類型的集合可以來自不同的來源并以不同的格式保存。可以使用稱為表面重建算法的不同算法將點云轉(zhuǎn)換為?3D?網(wǎng)格。為了執(zhí)行表面重建，本指南使用PyVista，這是一個易于使用的庫來處理?3D?數(shù)據(jù)。

要從?PyPI?安裝最新版本的?PyVista，請使用：

pip install pyvistaa

2、程序

生成網(wǎng)格的代碼非常短。你只需要提供一個N?×?3形狀的?NumPy?數(shù)組，其中N是點的數(shù)量，三列是每個點的x位置、y位置和z位置。該過程中最具挑戰(zhàn)性的部分是獲取感興趣對象的點云，因為一旦有了它，生成網(wǎng)格的完整代碼就非常短：

import numpy as npimport pyvista as pv# NumPy array with shape (n_points, 3)points = np.genfromtxt('points.csv', delimiter=",", dtype=np.float32)point_cloud = pv.PolyData(points)mesh = point_cloud.reconstruct_surface()mesh.save('mesh.stl')

在此示例中，點云是從以下格式的 CSV?文件中提取的：

不管你的觀點來自哪里，重要的是pv.PolyData(points)按照上面提到的格式向方法傳遞一個?NumPy?數(shù)組。

如果你想可視化點云使用：

point_cloud.plot(eye_dome_lighting= True )

Eye Dome?照明是一種著色技術(shù)，可在可視化點云時改善深度感知。

點云可視化的示例。來自PyVista?示例的源文件。

如果您想可視化生成的網(wǎng)格，請使用：

mesh.plot(color='orange')

網(wǎng)格可視化的示例。來自PyVista?示例的源文件。

3、結(jié)論

代碼必須根據(jù)點云的來源稍作修改，否則，只需幾行代碼即可生成網(wǎng)格。我沒有提到各種理論上的東西，但它們并不是完成工作所必需的。如果你想從圖像生成?3D?網(wǎng)格，你還可以查看我的其他指南：